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移动无线传感器网络中带有重叠分簇检测的节能路由策略研究
被引量：
2
1
作者
邹洪森
刘志远
+1 位作者
王峥
陈枫
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2017年第9期103-106,111,共5页
高效的路由策略可有效提升移动无线传感器网络的性能.传统的分簇路由策略忽略了网络的重叠分簇结构特征,使得其对网络性能的提升有限.对此提出了重叠分簇检测方法,准确检测网络中的重叠分簇节点,进而设计了高效、节点的路由策略,充分利...
高效的路由策略可有效提升移动无线传感器网络的性能.传统的分簇路由策略忽略了网络的重叠分簇结构特征,使得其对网络性能的提升有限.对此提出了重叠分簇检测方法,准确检测网络中的重叠分簇节点,进而设计了高效、节点的路由策略,充分利用重叠分簇节点进行路由转发.结果表明,相比传统的分簇路由,所提机制有效提升了数据的投递率与网络寿命性能.
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关键词
移动无线传感器网络
路由策略
重叠
分
簇
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职称材料
基于可调品质因子小波和簇稀疏增强的磁异常信号特征提取研究
被引量：
2
2
作者
贺王鹏
胡洁
+2 位作者
陈彬强
张绍华
易忠
《航天器环境工程》
2020年第4期355-360,共6页
在磁异常信号目标探测中,由于存在背景噪声的干扰,导致采集到的磁信号中的有用特征极其微弱,从而极大地增加了特征提取的难度。文章提出了一种基于重叠簇收缩算法的可调品质因子小波变换的稀疏特征提取方法。与传统的固定品质因子值相比...
在磁异常信号目标探测中,由于存在背景噪声的干扰,导致采集到的磁信号中的有用特征极其微弱,从而极大地增加了特征提取的难度。文章提出了一种基于重叠簇收缩算法的可调品质因子小波变换的稀疏特征提取方法。与传统的固定品质因子值相比,该方法可根据信号的振荡特性调整品质因子,从而有效地诱导稀疏;此外,重叠簇收缩算法可有效地从具有簇特性的信号中提取微弱特征,从而增强特征的提取精度。经工程验证,将该方法应用于磁异常信号特征提取,可从复杂背景干扰信号中精确地提取出有用的稀疏目标特征。
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关键词
磁信号
微弱特征提取
可调品质因子小波变换
稀疏表示
重叠
簇
收缩算法
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职称材料
基于边界剥离思想的全局中心聚类算法
3
作者
程明畅
敖兰
刘浏
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期86-94,共9页
全局中心聚类算法如k-means、谱聚类在类簇分布出现重叠粘连现象时往往容易陷入局部最优且参数难以设定,极大地限制了全局中心聚类算法在实际应用中的效果。为解决此问题,提出了一种基于边界剥离思想的全局中心聚类算法。首先,设计了一...
全局中心聚类算法如k-means、谱聚类在类簇分布出现重叠粘连现象时往往容易陷入局部最优且参数难以设定,极大地限制了全局中心聚类算法在实际应用中的效果。为解决此问题,提出了一种基于边界剥离思想的全局中心聚类算法。首先,设计了一步边界剥离法,根据样本点间的反向k近邻关系定义了一种局部距离加权密度,并利用密度经验分布函数一阶差分最大处的密度值作为阈值将数据集分为边界集与核心集。其次,嵌入传统的全局中心聚类算法对核心集进行聚类,得益于核心集的簇间重叠问题已明显改善,嵌入算法将更容易收敛到真实的簇中心。最后,提出一种边界吸引算法,从已被归类的核心集样本点出发,借助已有的反向k近邻关系迭代融合边界集中的样本点以完成对整个数据集的聚类。相较于目前以迭代方式进行的边界剥离算法,所提算法在计算效率上具有明显优势,不需要额外设定复杂的终止条件而直接通过阈值进行边界划分,并且全局性方法在数据局部密度存在差异的情形下具备更强的鲁棒性。在实验阶段,采用3个合成数据集以及6个真实数据集从算法性能、参数敏感性、时间消耗多个方面进行评估,实验结果进一步验证了此算法的有效性与实用性。
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关键词
全局中心聚类算法
边界剥离
簇重叠
反向k近邻
经验分布
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职称材料
题名
移动无线传感器网络中带有重叠分簇检测的节能路由策略研究
被引量：
2
1
作者
邹洪森
刘志远
王峥
陈枫
机构
国网宁夏电力公司检修公司
北京智芯微电子科技有限公司
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2017年第9期103-106,111,共5页
文摘
高效的路由策略可有效提升移动无线传感器网络的性能.传统的分簇路由策略忽略了网络的重叠分簇结构特征,使得其对网络性能的提升有限.对此提出了重叠分簇检测方法,准确检测网络中的重叠分簇节点,进而设计了高效、节点的路由策略,充分利用重叠分簇节点进行路由转发.结果表明,相比传统的分簇路由,所提机制有效提升了数据的投递率与网络寿命性能.
关键词
移动无线传感器网络
路由策略
重叠
分
簇
Keywords
MWSN
routing strategy
overlapping cluster
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于可调品质因子小波和簇稀疏增强的磁异常信号特征提取研究
被引量：
2
2
作者
贺王鹏
胡洁
陈彬强
张绍华
易忠
机构
西安电子科技大学空间科学与技术学院
厦门大学航空航天学院
北京卫星环境工程研究所
出处
《航天器环境工程》
2020年第4期355-360,共6页
基金
国家自然科学基金项目(编号:51805398)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(编号:2018JQ5106)
北京卫星环境工程研究所2019年度创新基金资助项目(编号:CAST-BISEE2019-043)。
文摘
在磁异常信号目标探测中,由于存在背景噪声的干扰,导致采集到的磁信号中的有用特征极其微弱,从而极大地增加了特征提取的难度。文章提出了一种基于重叠簇收缩算法的可调品质因子小波变换的稀疏特征提取方法。与传统的固定品质因子值相比,该方法可根据信号的振荡特性调整品质因子,从而有效地诱导稀疏;此外,重叠簇收缩算法可有效地从具有簇特性的信号中提取微弱特征,从而增强特征的提取精度。经工程验证,将该方法应用于磁异常信号特征提取,可从复杂背景干扰信号中精确地提取出有用的稀疏目标特征。
关键词
磁信号
微弱特征提取
可调品质因子小波变换
稀疏表示
重叠
簇
收缩算法
Keywords
magnetic signals
weak feature extraction
tunable Q-factor wavelet transform
sparse representation
overlapping group shrinkage algorithm
分类号
V416.5 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
基于边界剥离思想的全局中心聚类算法
3
作者
程明畅
敖兰
刘浏
机构
四川师范大学可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室
四川师范大学数学科学学院
成都理工大学数学地质四川省重点实验室
成都理工大学数理学院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期86-94,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(12075162)
数学地质四川省重点实验室开放基金资助(scsxdz2023-4)
四川师范大学学科建设专项(XKZX2021-04)。
文摘
全局中心聚类算法如k-means、谱聚类在类簇分布出现重叠粘连现象时往往容易陷入局部最优且参数难以设定,极大地限制了全局中心聚类算法在实际应用中的效果。为解决此问题,提出了一种基于边界剥离思想的全局中心聚类算法。首先,设计了一步边界剥离法,根据样本点间的反向k近邻关系定义了一种局部距离加权密度,并利用密度经验分布函数一阶差分最大处的密度值作为阈值将数据集分为边界集与核心集。其次,嵌入传统的全局中心聚类算法对核心集进行聚类,得益于核心集的簇间重叠问题已明显改善,嵌入算法将更容易收敛到真实的簇中心。最后,提出一种边界吸引算法,从已被归类的核心集样本点出发,借助已有的反向k近邻关系迭代融合边界集中的样本点以完成对整个数据集的聚类。相较于目前以迭代方式进行的边界剥离算法,所提算法在计算效率上具有明显优势,不需要额外设定复杂的终止条件而直接通过阈值进行边界划分,并且全局性方法在数据局部密度存在差异的情形下具备更强的鲁棒性。在实验阶段,采用3个合成数据集以及6个真实数据集从算法性能、参数敏感性、时间消耗多个方面进行评估,实验结果进一步验证了此算法的有效性与实用性。
关键词
全局中心聚类算法
边界剥离
簇重叠
反向k近邻
经验分布
Keywords
globally central clustering algorithm
border peeling
overlapping
reverse k-nearest neighbors
empirical distribution
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
移动无线传感器网络中带有重叠分簇检测的节能路由策略研究
邹洪森
刘志远
王峥
陈枫
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2017
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于可调品质因子小波和簇稀疏增强的磁异常信号特征提取研究
贺王鹏
胡洁
陈彬强
张绍华
易忠
《航天器环境工程》
2020
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于边界剥离思想的全局中心聚类算法
程明畅
敖兰
刘浏
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
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